數據管理精選(九篇)
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第1篇：數據管理范文
據IDC統計，2010年，全球共生成了超過1澤字節（ZB）或100萬拍字節（PB）的數據。2014年，預計該數字將增長至每年72ZB，其中一部分來自機器生成的數據。隨著程序化貿易與金融交易系統以及智能電表和其它智能儀表的使用量不斷增加，加之智能手機和平板電腦生成的大量呼叫詳細記錄（CDR），機器生成的數據正呈大幅增長態勢。
與此同時，非結構化數據（如圖像、音視頻文件等）和半結構化數據（如電子郵件、日志等）的日益增長進一步增加了管理的復雜性，尤其是在確定最高效和最可靠的采集、保護、組織、訪問、保管和防御性刪除所有這些重要信息的方法之時。隨著越來越多的企業被要求保管來自電子郵件、文檔、富媒體文件等各種來源的數據，保管和保留數據的需求正變得日益復雜。
跨越大數據備份與歸檔斷層
對于很多企業而言，備份和歸檔功能是在一個信息管理總戰略中分別加以部署和管理的“孤島”。鑒于很多原因，這樣做并不明智。多個互不相干的硬件和軟件產品通常負責管理這些數據孤島，從而產生了必須加以保護和保管的重復的信息副本。除此之外，要求搜索和保管數據的法規壓力通常也會催生更多的孤島。最糟糕的情況是：無限延長信息資產的保留期，因為人們不能充分了解企業正在保存什么。
因此，大數據對話中的這兩個要素之間產生了一個斷層。Gartner指出，備份可以補充歸檔，反之亦然；但傳統上，備份管理員和信息架構師沒有共同語言，而且大多數工具和技術也只是為了滿足這兩種需求之一。
雖然備份和歸檔的目的不同，但它們的功能卻類似：它們都創建原始數據的副本，用于恢復或保管等目的。鑒于此，Gartner等公司預測，能夠整體地看待備份和歸檔功能將有助于大幅降低成本和提升風險管理水平。隨著企業開始尋求可減少備份和歸檔副本并協調兩者數據訪問策略的解決方案，備份與歸檔融合這一概念正在興起。
結成數據融合統一戰線
考慮到預算和資源的短缺，雖然這并非因為管理層對信息管理或數據管制缺乏興趣，秘訣似乎應該是“事半功倍”。實現這一目標的一個方法是統一備份和歸檔功能，但這需要組建跨職能團隊，以確保滿足所有利益相關方的業務需求。
首先，我們應該更好地了解應用、用戶和關鍵業務流程訪問數據的需求以及如何在數據的生命周期內使用它們。這需要負責數據恢復和發現的業務和IT利益相關方開展合作和協作。該團隊應該審視用于移動、復制、分類和訪問的數據，從而達到以備份、保留、恢復、發現和處理為目的的所有策略和做法。
初期審查的另一個結果通常是，突然意識到多個數據復本無處不在：在物理和虛擬服務器上，在公司各處的員工的計算機和移動設備上。我們不僅可以利用重復數據刪除功能有效和高效地消減冗余數據復本的數量，而且可以獲得一大好處：利用一個硬件和/或軟件備份與歸檔通用基礎設施。
將數據整合到單一數據存儲單元中、可消除冗余副本和孤島的單一數據存儲庫理念在很多方面都極具吸引力。一種能夠采集數據、然后將其用于數據保護和保管目的的整體方法是將正確的數據交到正確的人手中的關鍵，后者可將這些數據轉變為對于企業更加有意義和更能付諸實施的信息。
部署一個綜合信息管理戰略可對企業的各個層面產生深刻影響，其中也包括IT以外的領域。尤其是，企業團隊將能通過點擊“依法保留”的搜索結果，對內容進行保管。另一個好處是：通過消除冗余數據復本、及早獲得對于證據的新的認識，降低訴訟風險和成本，同時確保捕獲所有重要的案例數據，并運用一種具有針對性的方法減少所要審閱的數據量。
運用融合數據管理控制成本和風險
數據增長、有限的預算和資源正使得備份與歸檔融合成為當今最流行的發展趨勢之一。CommVault的Simpana OnePass功能是業內首個基于一個一體化數據采集和通用基礎設施的備份、歸檔和報告融合解決方案。它能夠讓您利用零足跡歸檔功能應對文件和電子郵件大幅增長的問題，并且不會增加任何管理費用。有了Simpana OnePass技術，您將能更好地管理您的信息，從而獲得情報、降低成本和運營復雜性。
三種傳統數據管理工作流與 Simpana OnePass 功能的比較
Simpana OnePass功能將數據管理整合到單一操作之中，讓企業能夠：通過單一操作掃錨、采集、備份和歸檔數據。將備份、歸檔和報告所需的總時間減少50%。減少對業務環境的影響，并提升服務器性能，將源端冗余數據最多減少90%。
CommVault Simpana管理的所有數據保存在ContentStore中，它是一個可擴展、與硬件無關的虛擬存儲庫，提供一個智能索引，可幫助用戶找到他們所需的信息。IT企業可以使用ContentStore Mail減少技術支持部門的工作量。ContentStore Mail是一個微軟插件，提供針對ContentStore中歸檔郵件的自助預覽和檢索功能。借助Simpana OnePass和ContentStore，企業可以優化歸檔和備份數據的采集、保管、處理和發現，從而滿足各項合規要求。
利用一體化能力增強數據可見性、改進數據管理和減少存儲足跡，優化文件和郵件的法律取證和審查，管理成本和容量，同時實現性能目標。
-EMILY WOJCIK
Emulex高性能NetFlow生成器
Emulex公司日前宣布推出新EndaceFlow3040 NetFlow 生成器。它是專門為高密度萬兆以太網（10GbE）設計制造的，可以100%準確地生成最多4條以太網鏈路的NetFlow，鏈路速度最高可達每秒10Gb（10Gbps） 。這種高性能可以加快關鍵安全和網絡問題的檢測、識別和故障排除速度，提升企業數據中心的網絡無故障正常運行時間，降低運營支出（OPEX）。
Doyle Research實驗室首席分析師Lee Doyle表示：“隨著越來越多地采用最新的數據中心技術，如10GbE、服務器虛擬化和軟件定義網絡，企業發現在自己網絡中實施虛擬化變得越來越困難了。更嚴重的是許多原先在1Gbps速度下工作良好的工具，根本無法擴展到10Gbps環境。這種情況預示企業對于新環境下的安全監控、取證和網絡性能管理等任務只能使用專門設計用于10Gbps或更高速度網絡虛擬化的工具來完成。”
隨著企業應用環境變得越來越復雜，NetOps和SecOps人員正在尋找新的方式來提高自己網絡的可視性，從而確保網絡安全、保證以網絡為中心的應用高性能運行，以及檢查網絡是否符合服務水平協議（SLA）。現有的10GbE NetFlow生成器只能提供10GbE鏈路的取樣數據，具備生成NetFlow功能的交換機和路由器也是如此。而且，用交換機和路由器生成NetFlow會影響它們的性能，特別是在發生拒絕服務攻擊的時候。這種取樣NetFlow無法提供解決重要網絡問題所需的可視性。通過提供非取樣NetFlow，EndaceFlowTM 3040可以在10GbE的網絡環境中提供全面的可視性。
惠普 “IT新型態”基礎設施管理平臺
10月28日，惠普宣布推出業界首個面向惠普融合基礎設施、以消費級IT產品為設計靈感的基礎設施管理平臺——惠普OneView。該平臺可簡化支撐數據中心所有流程的最基本步驟，讓IT部門顯著改善運營，同時降低成本并減少導致宕機的人為錯誤。
服務技術的發展，專業技術人員的大量涌入以及業務復雜性的增長，導致業務需求與傳統IT供應間的差距日益加大。當前，許多企業不得不以過時的管理工具來交付并管理IT。
惠普OneView專為惠普BladeSystem、惠普ProLiant Generation 8（Gen8）和惠普ProLiant Generation 7而設計，采用領先的服務器和軟件技術，可提供單一管理平臺，加強整個數據中心IT部門的協作和溝通。
惠普OneView擁有直觀的用戶界面和簡化日常任務的自動化智能特性，能夠提高IT管理員的工作效率。將最常見的數據中心流程（包括如部署、升級、遷移和排除故障）從幾小時或幾天縮至幾分鐘。
例如，在16個服務器上配置管理程序，傳統工具需要2小時50分鐘的管理時間，惠普OneView只需要14分鐘。回收虛擬局域網絡，傳統工具需要480個步驟，2小時以上，而使用惠普OneView只需4個步驟，30秒的管理時間。
惠普亞太及日本地區工業標準服務器與軟件副總裁兼總經理Stephen Bovis表示：“社交媒體、IT消費化和不斷變化的人口結構正在改變我們的工作方式，促使企業不得不應對其需求與傳統IT供應之間越來越大的差距帶來的挑戰。當前基礎設施的管理模式依然停留在舊時代，惠普OneView是從根本上變革數據中心內基礎設施管理整體方案所邁出的第一步。”
LSI閃存解決方案
LSI公司日前宣布推出集成VMware虛擬化軟件支持的LSI Nytro XD應用加速存儲解決方案。該款帶VMware支持的Nytro XD解決方案可將PCIe閃存卡與專門針對虛擬化環境而設計的智能主機緩存軟件相結合。
虛擬化在企業中普遍存在，但可供IT部門部署的虛擬機（VM）數量卻經常受到限制，其原因在于硬盤存取緩慢會引起存儲I/O瓶頸問題。LSI Nytro XD解決方案可顯著提高IOPS性能和虛擬機密度，有助于消除虛擬化環境中的存儲瓶頸，而且對現有基礎架構的影響也是最小的。
LSI Nytro XD解決方案可將訪問最頻繁的“熱”數據智能地緩存到低延遲PCIe閃存存儲器中，從而加速虛擬機中運行的應用的性能。LSI Nytro XD解決方案能夠快速簡便地與VMware vSphere、vCenter 和vMotion實現集成，并可通過本地VMware管理實現對系統管理的透明化。
LSI NytroXD解決方案為客戶帶來的優勢包括：
·智能地將熱數據自動緩存到PCIe 閃存存儲器上，以更低成本加速現有SAN、DAS和NAS（僅VMware）存儲設備的性能。
·虛擬機密度提高3倍，可實現服務器整合，減少機架空間需求，并降低功耗、制冷及許可成本。
·提高CPU利用率，使閑置的CPU支持更多的業務應用。
第2篇：數據管理范文
這一年電商價格大戰時，不少小家電制造業面對網絡渠道商的強硬降價策略，不得不采取自損毛利跟進降價，但蘇泊爾沒有盲目跟進，而是根據BI系統當日報表中呈現的各項相關毛利數據分析，選擇部分品類去跟進促銷。
這種應對策略有效地避免了企業陷入價格戰后造成的多輸局面，使蘇泊爾既避免了客戶的流失，又守住了市場和利潤。
除此之外，報表中還會反映出采取相應措施的信息，比如當某個區域的品類達成率降低到60%以下，報表中會做出分析，給出一系列可采取的措施，相關負責人就可以馬上行動。針對競爭對手隨時推出的促銷政策，報表也做出一系列分析并給出解決方案，為迅速調整營銷策略提供“數據彈藥”。
“每天打開電腦就能夠看到實時的數據，對做具體業務的管理者非常有意義。想看哪個數據，想控制哪個節點，隨時都可以看到并進行管控，這個是管理時效性的價值。” 蘇泊爾副總裁王豐禾說，現在BI系統已經成為蘇泊爾50多個高管每天必看的經營指南。
通過國際并購快速發展的蘇泊爾走的是傳統民營企業的管理模式，雖然蘇泊爾旗下四大事業部，六大生產基地和各地分公司很早就使用了SAP管理系統。但由于沒有統一的流程和規范，而且手工操作的項目過多，導致報表的數據匯總速度慢，準確度不高，直接影響高層的分析與決策，并使工作管理效率低下，不能對瞬息萬變的市場進行快速反應。蘇泊爾信息中心現任IT總監王波舉例說：“比如成本分攤，這個基地可能將費用記在某個科目，而另一個基地可能就記在了另一個科目上。”
為了獲得準確的數據、支持公司高層的分析決策，也為了讓SAP管理系統發揮其應有的作用，2009年，蘇泊爾開始對已有的SAP系統進行優化。2010年，王波從GE進入到蘇泊爾，擔任這一項目的主要負責人。王波認為，IT要體現業務價值，IT戰略的制定不僅要關注業務需求，還要關注行業發展。他判斷蘇泊爾的競爭關鍵在于小家電在渠道和終端上的投入。他在正式啟動SAP項目前作了充分的調研，并規劃了以SAP為中心，結合CRM、BI的總體IT戰略規劃。
王波確定此次優化項目要達到的目標有三：一是保證基層數據的準確，形成有效的管理支撐；二是做到流程規范，一般的業務流程要做到80%一致，財務管理流程則是100%一致，以支撐集團的標準化管理；三是針對業務復雜度，系統管理的靈活性必須提高，并且系統能支持上百億元的銷售規模，實現T+1月結，T+2出管理快報的目標。
王波在系統布局上不僅從企業內部管理考慮，同時考慮和渠道的協同效率，終端信息收集和反應速度等，并將這些數據整合到BI進行分析。現在BI系統可以出每天的銷售日報、損益日報，多維度的分析為事業部及總部管理層提供了強有力的決策依據。
蘇泊爾的IT服務系統從前端的數據采集、店面管理，一直到CRM、商業智能分析，已經擁有了一套完整的管理鏈條。
第3篇：數據管理范文
【關鍵詞】MySQL；緩存；查詢
在數據庫中，用戶可能多次執行相同的查詢語句。為了提高查詢效率，數據庫會在內存在劃分一個專門的區域，用來存放用戶最近執行的查詢，這塊區域就是緩存。因為內存的運行速度要比硬盤快的多。為此通過緩存機制，就可以提高查詢的效率。當用戶下一次再執行相同查詢時，就可以直接從緩存中獲取數據，而不用到硬盤中的數據文件中去讀取數據，也可以省去相關解析的工作。
1.數據管理的應用
并不是在任何情況下數據管理都能夠起到應有的效果。如果企業有一個不經常改變的表并且服務器受到這個表的大量的相同查詢時，數據管理才能夠起到不錯的效果。通常情況下，針對Web的應用，效果會比較明顯。如現在在數據庫中有一張產品信息表。企業的用戶需要通過網頁來查詢產品的信息。如果在系統設計時，默認查詢的結果是顯示最近一個月交易過的產品信息。那么每次用戶按默認情況查詢產品信息時，將都會從緩存中獲取信息（如果相關的信息沒有被更新過）。此時系統查詢的速度就會比較快。
如果企業有一個不經常改變的表并且服務器受到這個表的大量的相同查詢時，筆者就建議大家啟用數據管理機制。在啟動之前，可以先使用命名來查詢現在系統緩存是否開啟。如果查詢的結果是YES的話，那么就說明系統中已經開啟了數據管理機制。
只有當數據庫里已經有了足夠多的測試數據時，它的性能測試結果才有實際參考價值。如果在測試數據庫里只有幾百條數據記錄，它們往往在執行完第一條查詢命令之后就被全部加載到內存里。
2. 使用數據管理的方式
并不是在任何情況下，數據管理都會起到改善查詢的效果。在以下幾種情況，數據管理機制的效果并不會很大。
一是查詢所涉及到的表會經常更改。如在一個進銷存管理系統中，可能會有產品與銷售記錄兩張表格。產品表一般不怎么會更新，而銷售記錄表就可能每分鐘都會發生變化。此時對于銷售記錄表來說，采用緩存機制就不會起到多大的效果。因為根據緩存的工作原理，當某個表被更改后，其對應的數據管理的相關條目就會被清空。
二是查詢緩存不使用與服務器方便些的語句。根據B/S或者C/S架構，可以將相關應用分為服務器斷和客戶端兩類。在使用數據管理時，數據庫管理員要考慮到，在MySQL數據庫中，查詢緩存并不適用于服務器方所編寫的查詢語句。當數據庫管理員正在使用服務器方編寫的語句時，要注意到這些語句并不會應用緩存技術。
三是查詢時使用緩存的兩個基本條件：所采用的查詢語句完全一致。不僅包括查詢的字段，也包括查詢的條件。如果用戶查詢一個產品信息表，使用了查詢條件，只查詢最近一個月新建的產品信息。顯然此時查詢的結果是查詢的子集，應該可以使用數據管理。數據庫仍然會先重新解析SQL語句，然后從硬盤上的數據文件中去獲取數據。
數據類型的大小也會影響到基礎表的大小。如對于MEDIUMINT和INT兩個數據類型，其都可以用來保存整數型的數據，只是其能夠保存的精度不同而已。
用戶在查詢語句中，使用了自定義函數、自定義變量或者因引用了系統數據庫中的表，那么緩存機制可能會失效。
3.提高數據管理的使用效率
通過數據庫的合理設計，可以提高緩存的使用效率，擴大緩存的使用領域。具體的說，數據庫管理員可以從如下幾個方面出發。
⑴根據數據變化的頻率來分解表
如現在有產品基本資料與產品最新庫存兩部分內容。在不考慮緩存的情況下，可以將產品基本資料與產品庫存放在同一個表中，然后通過其他作業來更新這個庫存數量。如此的話，在前臺界面中，就可以直觀的反映出產品的庫存數量。但是從緩存的設計角度來看，這么操作并不是很合理。因為產品信息相對來說不怎么會變化，而庫存數量卻經常在發生變化。如果將他們放在同一張表上，由于庫存數量的不斷更新，數據管理中的內容就會不斷被清空（與產品信息表相關的數據管理）。此時如果很多用戶要查詢產品的描述、規格（他們可能并不關注產品的庫存），那么他們就無法使用數據管理。因為緩存中沒有相關的數據（由于庫存數量不斷變化而被清空）。
遇到這種情況時，數據庫管理員就可以將庫存數量與產品基本信息存放在兩張不同的表上，然后通過關鍵字來進行關聯。這么做的好處就是庫存數量更新并不會影響到產品基本信息表所對應的數據管理（他們是兩張表）。從而提高產品信息查詢時的緩存命中率。
⑵采用默認條件的查詢
在上面的分析中筆者談到，要兩條完全相同的SQL語句才能夠使用緩存。條件不同或者使用的字段不同，數據庫系統都不會使用緩存來進行查詢優化。
采用默認條件的查詢來提高緩存命中率。如在設計產品信息查詢這個功能，可以考慮默認查詢全部信息或者指定某個固定的條件。如此就可以提高緩存的命中率。而不要在不同的用戶界面設置不同的默認值。某些應用系統，為了提高界面的友好性，會給用戶提供一些個性化設置的參數，以保存用戶的個性化內容。此時雖然可以提高界面的人性化，但是顯然會降低數據管理的命中率。遇到這種情況時，數據庫管理員就需要在人性化設計與系統的查詢性能之間進行均衡。
不同的應用針對同一個表格的相同查詢，其查詢語句最好相同。如現在對于產品信息，即可以通過產品信息窗口進行查詢，也可以根據報表來查詢。此時其對應的后臺表格是相同的。只要其執行的查詢語句相同、并且在這段時間之內數據庫表格沒有發生變化，那么系統就可以從緩存中獲取數據。在實際工作中，窗體與報表往往是有不同的人設計與開發的。不同的用戶之間要統一SQL語句的書寫規范。項目管理員要根據實際情況來制定相關的規則。
⑶提高緩存空間大小來提高數據庫的緩存使用率
當數據管理滿時，新的數據會覆蓋舊的數據。在這種情況下，即使查詢的語句相同、表格也沒有發生變化，數據庫系統仍然要從硬盤上的數據文件中去獲取數據，所以，應該增加服務器上緩存的空間。
總之，MySQL提供了TCP/IP、ODBC和JDBC等多種數據庫連接途徑，提供用于管理、檢查、優化數據庫操作的管理工具。利用MySQL技術可以很好地對系統的緩存進行管理，提高了查詢的效率，提高緩存的使用率，靈活的緩存可以說不僅大大減輕了服務器的壓力，而且因為更快速的用戶體驗而方便了用戶。
參考文獻：
[1]《php+mysql完全學習手冊》黃桂金，清華大學出版社，2008-6.
[2]《mysql高效編程》王志剛，人民郵電出版社，2012-1.
[3]《php+mysql動態網站開發指南》楊智宇，科學出版社，2008-6.
第4篇：數據管理范文
關鍵詞：數據管理 數據庫技術 發展
數據管理包括數據的分類、組織、編碼、存儲、檢索和維護等，數據管理技術的發展與計算機硬件、軟件的發展及計算機應用的范圍密切相關。迄今為止，計算機數據管理技術的發展經歷了四個階段：
一、人工管理階段
這一階段是指20世紀50年代中期以前，一般公認世界上第一臺計算機于1946年誕生，這期間，計算機主要用于科學計算，其它工作還沒展開。硬件方面：還沒出現可直接存取數據的存儲設備，主要依靠磁帶、卡片和紙帶來讀寫程序和數據。軟件方面：操作系統還沒產生，也無專門的數據管理軟件，主要依靠機器語言和匯編語言編程。由于沒有專門的數據管理軟件，我們將這一階段稱為—人工管理階段。該階段的特點是：
①數據不保存。計算時數據與程序一起輸入內存，運算處理后將結果數據輸出，隨著計算任務的完成，數據空間隨著程序空間一起被釋放。
②數據服務應用。數據處于從屬地位，一組數據對應一個程序（應用）。數據與程序不獨立。
③數據組織依靠人工。數據的存儲結構、存取方法、輸入輸出等必須由程序員自行設計與安排。
二、文件系統階段
20世紀50年代后期～60年代中期，計算機不僅用于科學計算也開始大量用于信息管理。隨著數據量的增加、數據的存儲、檢索和維護問題成為緊迫的需要。硬件方面出現了磁盤等直接存取存儲設備，軟件方面產生了高級語言和操作系統。操作系統中的文件系統是專門管理數據的軟件。數據結構和數據管理技術迅速發展起來。這一階段的數據管理有以下特點：
①數據可長期積存。對數據的維護與使用提供了可能。
②文件形式多樣化。有索引文件、鏈表文件和直接存取文件等。但文件之間相互獨立，數據之間的聯系要通過程序構造。
③數據相對獨立。數據可被多個程序重復使用。
④數據的存取基本上以記錄為單位。
隨著數據管理規模的擴大，數據量急劇增加，文件系統顯露出以下三個不足：
①數據冗余。由于文件之間氣管聯系，造成每個應用程序都有對應的文件（數據），勢必會造成同樣的數據在多個文件中同時存儲。
②數據不一致。由于存在數據冗余，在對數據進行更新操作時，就要通盤考慮，稍不謹慎，就可能造成同樣的數據在不同的文件中不一樣。
③數據聯系弱。數據文件相對獨立，要通過程序來構造它們之間的聯系。
三、數據庫系統階段
20世紀60年代后期，計算機應用于管理的規模更加龐大，數據量急劇增加，同時多種應用、多種語言互相覆蓋地共享數據集合的要求也越來越強烈。僅對文件系統及功能加以擴充已不能滿足需要。其時，計算機硬件、軟件有了進一步的發展。硬件方面：磁盤技術取得重要進展，大容量、高速存取磁盤相繼推出，且成本下降。軟件方面：出現了統一管理數據的專門軟件系統――數據庫管理系統（DBMS）。這些都為數據庫技術的產生提供了良好的物質條件和理論基礎。數據管理技術進入數據庫系統階段的標志性三大事件為：
⑴1968年美國國際商用機器公司IBM（International Business Machine）公司推出了IMS（Information Management System）系統，該系統支持的是層次結構數據模型。
⑵1969年美國數據系統語言協會CODASYL（Conference On Data System Language）下屬的數據庫任務組DBTG（DataBase Task Group）公布了若干報告（稱為DBTG報告），提出了網狀結構數據模型。
⑶1970年起，IBM的研究員E·F·Codd發表一系列論文，提出關系模型，奠定了關系數據庫的理論基礎。
概括數據庫系統管理數據的方式具有以下特點：
①采用數據模型表示數據結構。用數據模型描述數據本身的特點和數據之間的聯系，且這種聯系通過存取路徑（指針）來實現整體數據的結構化。由于數據不再面向某一特定的應用，而是面向整個應用系統，因而數據冗余明顯降低，實現了數據共享。
②具有較高的數據獨立性。數據庫體系結構分成用戶邏輯結構（外模式）、整體邏輯結構（概念模式）、物理結構（內模式）三級。數據物理結構的改變不影響整體邏輯結構、用戶邏輯結構及應用程序，即達成數據的物理獨立。而整體邏輯結構改變，不影響用戶邏輯結構，以達成數據的邏輯獨立。
③為用戶提供了方便的口。用戶可以使用查詢語言或命令操作數據庫，也可以用程序方式來操作數據庫。
④提供完善的數據控制功能。數據庫系統提供四方面的數據控制，以確保數據的安全與完整：
■ 并發控制：確保多用戶同時存取數據時的數據完整性。
■ 數據庫恢復：有意或無意造成部分或全部數據破壞后能恢復到某一已知正確狀態。
■ 數據完整性：確保數據的正確、有效、相容。
■ 數據安全性：防止不合法使用造成數據的泄露和破壞，保證數據的安全和機密。
四、高級數據庫技術階段
這一階段起始于20世紀80年代初，其主要標志是分布式數據庫系統DDBS（Distributed DataBases System）和面向對象數據庫系統OODBS（Object-Oriented DataBases System）的出現。
①分布式數據庫技術
分布式數據庫技術是傳統的集中式數據庫技術與網絡技術融合的產物，其基本特征：一是異地節點通過數據通信網絡互連；二是數據的物理分布性和邏輯整體性；三是本地自治與全局應用相結合。
②面向對象數據庫技術
面向對象的數據技術是傳統集中式數據庫技術與面向對象程序設計技術結合的產物，其特點為：一是面向對象的數據模型能完整描述現實世界的數據結構，能表達數據之間的復雜聯系，如嵌套與遞歸；二是具有面向對象技術的封裝性和繼承性，提高了軟件的可重用性。
除此之外，數據庫技術與其它新興技術的結合產生了許多新的領域如：
并行數據庫；主動數據庫；知識庫；多媒體數據庫；模糊數據庫；工程數據庫；空間數據庫等。
有理由相信，數據庫技術通過不斷完善和提高，它會朝著支持更大規模、更快速度、更廣泛的應用等方向發展。
參考文獻：
[1]劉升，曹紅蘋.數據庫系統原理與應用，清華大學出版社，2012.
第5篇：數據管理范文
大數據管理與大數據應用都離不開大數據技術，但更離不開大數據人才。沒有人才，再先進的設備只能是“豪華擺設”;沒有人才，再先進的技術也只能是“紙上談兵”。因此，推進大數據管理，除了需要培養一大批優秀的IT人才外，還迫切需要培養一大批大數據人才———數據管理師、數據分析師，造就一批數據科學家等高端人才。因為只有他們才能駕輕就熟處理海量的信息，并從中挖掘出“數據財富”。此外，面對全體員工傳播大數據知識，普及大數據技術，培訓大數據技能，奠定推進大數據管理的群眾基礎和技術基礎，同樣也是一項長期而艱巨的任務。
二、構筑大數據管理“一站式”工程，建設“大數據管理智庫”新平臺
1．加強內、外部數據的“一站式”管理。對企業來說，數據無處不在，無時不有，究其來源，無非企業內部和外部兩個渠道。內部數據的活水源頭是各單位、各部門、各專業的統計報表提供的數據;外部數據一方面是國家管理部門、行業管理部門、權威機構等的統計數據，另一方面是來自互聯網、移動互聯網、各種傳感器等信息感知和采集終端采集的數據。這些數據，日積月累，最終“百川歸海”，匯成大數據的海洋。大數據時代，企業通過建立“大數據管理智庫”，打破渠道的邊界，把不同來源的數據整合在一起，實施一站式管理，讓數據時時刻刻為企業提供服務。2．注重數據挖掘環節的“一站式”管理。企業數據挖掘過程也是數據發現和梳理的過程，其有4個重要環節:采集、存儲、分析、預測。企業建立了“大數據管理智庫”，對這4個環節實施一站式管理，可以大大“提純”數據價值。首先是盡可能采集異源甚至是異構的數據，去偽存真，多角度驗證數據的全面性和可信性。其次是要用到冗余配置、分布化和云計算技術，分類、過濾和去重，減少存儲量，同時加入便于檢索的標簽。第三是將高維數據降維后度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模棱兩可的數據中綜合信息，導出可理解的內容。第四是將數據分析后預測出的結論應用到企業中去。3．突出價值鏈上數據的“一站式”管理。企業價值鏈可以分為基本增值活動和輔增值活動兩大部分。基本增值活動，即一般意義上的“生產經營環節”，如材料供應、成品開發、生產運行、成品儲運、市場營銷和售后服務。這些活動都與商品實體的加工流轉直接相關;輔增值活動，包括組織建設、人事管理、技術開發和采購管理。價值鏈的每一個環節都有相伴而生的數據。過去這些數據處在分散狀態。大數據時代，企業通過“大數據管理智庫”平臺，對這些數據實施一站式管理，有利于每一個環節的價值再創造和價值鏈的增值。
三、構筑大數據管理“一體化”工程，打造“大數據管理融合”新生態
第6篇：數據管理范文
HLR用戶數據查詢流程如圖1所示。圖1HLR用戶數據查詢流程（1）用戶數據管理子系統的DPUPGW（1）用戶數據管理子系統的DPUPGW發送查詢指令至DSG，DSG（DataServiceGateway）根據DCI（DSCallInterface）消息中的路由鍵信息選擇對應的DRUCluster，再根據負載均衡選擇一個DRU（DataRoutingUnit）節點，然后發送DCI消息給該節點。（2）DRU節點根據DCI消息中的路由鍵信息查找對應的DSUCluster，分析后得出消息的操作類型為數據查詢，根據負載均衡算法把消息發送到DSUCluster中的一個節點。（3）DSU（DataServiceUnit）節點查詢本節點數據并組裝響應消息，發送響應消息給DRU節點。（4）DRU節點返回操作結果給DSG。
2、HLR用戶數據修改流程
HLR用戶數據修改流程如圖2所示。（1）DSG根據DCI消息中的路由鍵信息選擇對應的DRUCluster，再根據負載均衡選擇一個DRU節點，然后發送DCI消息給該節點。（2）DRU節點根據DCI消息中的路由鍵信息查找對應的DSUCluster，分析后得出消息的操作類型為數據修改，把消息發送到DSUCluster中的Master節點。（3）DSUMaster節點修改本節點數據成功后，發送復制消息給同一個Cluster中Slave節點，并等待其響應消息。（4）DSUSlave節點收到復制消息，修改本節點數據成功后，發送響應消息給Master節點。（5）DSUMaster節點發送響應消息給DRU節點。（6）DRU返回操作結果給DSG。
3、HLR用戶數據開戶流程
HLR用戶數據開戶流程如圖3所示。（1）DSG根據DCI消息中的路由鍵信息選擇對應的DRUCluster，再根據負載均衡選擇一個DRU節點，然后發送DCI消息給該節點。（2）DRU節點根據DCI消息中的路由鍵信息查找對應的DSUCluster，分析后得出消息的操作類型為數據開戶，把消息發送到DSUCluster中的Master節點。（3）DSUMaster節點發送路由更新消息給DRUMaster節點。（4）DRUMaster節點修改本節點數據成功后，發送復制消息給同一個Cluster中Slave節點，并等待其響應消息。（5）DRUSlave節點收到復制消息，修改本節點數據成功后，發送響應消息給Master節點。（6）DRU返回操作結果給DSUMaster節點。（7）DSUMaster節點修改本節點數據成功后，發送復制消息給同一個Cluster中Slave節點，并等待其響應消息。（8）DSUSlave節點收到復制消息，修改本節點數據成功后，發送響應消息給Master節點。（9）DSUMaster節點發送響應消息給DRU節點。（10）DRU返回操作結果給DSG。
4、結束語
第7篇：數據管理范文
【關鍵詞】云計算；云數據管理；技術
中圖分類號： C37 文獻標識碼： A 文章編號：
一、前言
云計算和云數據管理技術越來越受到人類的重視，目前科技越來越發達，云計算和云數據的管理技術成為了科技研究的熱點問題之一，云計算作為一個新興的技術，已經和云數據管理一起，為人類的文明作出了進一步的貢獻。
二、云計算概念
云計算（cloud computing）是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。云是網絡、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用云來表示電信網，后來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。狹義云計算指IT基礎設施的交付和使用模式，指通過網絡以按需、易擴展的方式獲得所需資源；廣義云計算指服務的交付和使用模式，指通過網絡以按需、易擴展的方式獲得所需服務。這種服務可以是IT和軟件、互聯網相關，也可是其他服務。它意味著計算能力也可作為一種商品通過互聯網進行流通。
三、云計算的關鍵技術
1虛擬化技術
虛擬化技術是指計算元件在虛擬的基礎上而不是真實的基礎上運行，它可以擴大硬件的容量，簡化軟件的重新配置過程，減少軟件虛擬機相關開銷和支持更廣泛的操作系統方面。通過虛擬化技術可實現軟件應用與底層硬件相隔離，它包括將單個資源劃分成多個虛擬資源的裂分模式，也包括將多個資源整合成一個虛擬資源的聚合模式。
2分布式海量數據存儲
云計算系統由大量服務器組成，同時為大量用戶服務，因此云計算系統采用分布式存儲的方式存儲數據，用冗余存儲的方式（集群計算、數據冗余和分布式存儲）保證數據的可靠性。
3海量數據管理技術
云計算需要對分布的、海量的數據進行處理、分析，因此，數據管理技術必需能夠高效的管理大量的數據。云計算系統中的數據管理技術主要是Google的BT(BigTable)數據管理技術和Hadoop團隊開發的開源數據管理模塊HBase。
四、云數據管理系統(CDMS)基本原理
雖然 GFS、HDFS、S3 等分布式文件系統較好地解決了云計算中海量數據的組織問題,能夠高效讀寫“云端”海量數據,但對于結構化數據的管理仍需要借助專門的數據管理系統。 兩者之間的關系或分工,類似于操作系統中負責文件組織的文件系統和負責結構化數據管理的數據庫管理系統(DBMS)。 云數據管理必須有效地解決云計算中大數據集的高效管理、海量數據定數據的快速定位等問題。Google 的 BigTable、Hadoop 的 HBase、Sector/Sphere都是目前相對比較成熟的云數據管理系統。BigTable 是 Google 為有效管理大規模結構化數據而設計的分布式存儲系統,例如數千臺服務器的上 PB(petabytes)級規模的數據。
1 BigTable 原理
BigTable 在很多地方與數據庫很類似, 使用了很多數據庫的實現策略。 但不支持完全的關系數據模型,而是為客戶提供了簡單的數據模型。 BigTable 對數據讀操作進行優化,采用列存儲的方式,提高數據讀取效率。 BigTable 的基本元素包括行 (row)、 列族 (column families) 和時間戳(Timestamps)等。 其中，行關鍵字可以是任意字符串(目前支持最多 64 KB,多數情況下 10～100 字節足夠),在一個行關鍵字下的每一個讀寫操作都是原子操作(不管讀寫這一行里有多少個不同列), 這樣在對同一行進行并發操作時,用戶對于系統行為更容易理解和掌控。 列族由一組同一類型的列關鍵字組成,是訪問控制的基本單位。 列族必須先創建,然后能在其中的列關鍵字下存放數據；列族創建后,族中任何一個列關鍵字均可使用。時間戳可以由 BigTable 來賦值,表示準確到毫秒的“實時”或者由用戶應用程序來賦值。 不同版本的表項內容按時間戳倒序排列,即最新的排在前面。 為了簡化對于不同數據版本的數據的管理,對每一個列族支持兩個設定, 以便于 BigTable 對表項的版本自動進行垃圾清除。用戶可以指明只保留表項的最后 n 個版本,或者只保留足夠新的版本(比如只保留最近 7 天的內容)。
SSTable 提供一個從關鍵字到值持續有序的映射,關鍵字和值都可以是任意字符串。 塊索引(block index)存儲在 SSTable 的最后,用來定位數據塊。 Chubby是 BigTable 采用的一個高度可用的持續分布式數據鎖服務。 每個 Chubby 服務由 5 個活的備份構成,其中一個為主備份并響應服務請求。 只有當大多數備份都保持運行并保持互相通信時,相應的服務才是活動的。 當有備份失效時,Chubby 使用 Paxos算法來保證備份的一致性。
2 、HBase 原理
HBase是 Hadoop的子項目,是目前比較成熟的云數據管理開源解決方案之一。 HBase 采用與 Bigtable 非常相似的數據模型。 用戶存儲數據行(data row)在一個標識表(labelled table)中,一個數據行有一個可排序的主鍵或分類鍵 (sortable key) 和 任 意 數 量 的 列 (column)。 表 是 疏 松(sparsely) 存儲的 ,因此用戶可以根據需要給同一表中的不同行定義各種不同的列。 每張 HBase 表的索引是行關鍵字(row key)、列關鍵字(column key)和時間戳(timestamp)。 如圖 3所示, 每個值是一個很難解釋的字符數組, 數據都是字符串,不區分類型。
列名字的格式是“:”,都是由字符串組成,每一張表有一個族(family)集合,這個集合是固定不變的, 相當于表的結構, 只能通過改變表結構來改變。 標識(label)值相對于每一行來說都是可以改變的 。 Hbase 把同族里面的數據存儲在同一個目錄下, 而 Hbase 的寫操作是鎖行的,每一行都是一個原子元素,都可以加鎖。 所有數據庫的更新都有一個時間戳標記,每個更新都是一個新的版本,系統會保留一定數量的版本,這個值是可以設定的。 用戶可以選擇獲取距離某個時間最近的版本,或者一次獲取所有版本。Hbase 遵從如圖 4 所示的簡單主從服務器架構, 每個Hbase 集群通常由單個主服務器 (master server)、 數百個或更多區域服務器(region server)構成。 每個 Region 由某個表的連續數據行組成,從開始主鍵到結束主鍵,而某張表的所有行保存在一組 Region 中。 通過用表名和開始/結束主鍵,來區分不同的 Region。 區域服務器主要通過 3 種方式保存數據:Hmemcache 高速緩存, 保留的是最新寫入的數據；Hlog 記錄文件,保留的是提交成功了,但未被寫入文件的數據；Hstores 文件,數據的物理存放形式。
3 、Sector/Sphere 原理
參考文獻[43]還從通信協議、數據傳輸協議、程序設計模 式 、 安 全 模 型 等 方 面 對 GFS/BigTable、HDFS/HbaseSector/Sphere 進行了比較 。 Robert L Grossman 等在設計并實現 Sector/Sphere的基礎上,利用數據發掘應用進行了性能方面的實驗。
五、云數據管理技術分析
在新興的云計算數據管理領域Google的BigTable，MapReduce和亞馬遜的Dynamo技術針對云計算海量數據的問題和應用特點有了很多創新，綜合來看未來云計算數據管理主要包括以下幾個層次．其總體架構如圖6所示：如圖6所示云計算數據管理層次分為4層，分別為：數據組織與管理，數據集成與管理，分布式并行處理，數據分析．最終實現對非確定性數據的管理與集成，為用戶提供高效的查詢等服務．
六、結束語
通過分析和研究，我們發現，云計算雖然成為了人們熱捧的新技術，但是它和云數據都面臨著很多的挑戰，未來需要我們對云計算和云數據的管理作出進一步的分析和探討，以便于更好的使用這兩個新興的技術。
參考文獻
[1]吳吉義,傅建慶,張明西,平玲娣 云數據管理研究綜述[J].電信科學. 2010(05)
[2]周傲英,金澈清,王國仁,李建中.不確定性數據管理技術研究綜述[J].計算機學報. 2009(01)
第8篇：數據管理范文
關鍵詞：Web；瀏覽器；PDM
中圖分類號：M14 文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2008)28-0092-02
Web Technology and Product Data Management Study
LIU Xia-lai
(Chengdu Precision Optical Engineering Research Center, Chengdu 610041, China)
Abstract：PDM takes a technology, it is depends on the IT technology to realize the enterprise optimization management efficacious device, is product which the scientific management frame and the enterprise realistic question unifies, is the computer technology and the enterprise culture union one product. The modern enterprise enterprise's PDM solution and the Web superiority (Web node's extendibility and easy maintenance, Web technology's unique union-like distribution pattern and so on) to unify in together. This article outlines Web the product data management technology, introduced the Web technology and PDM development PDM simply, production background, PDM network environment.
Key words：Web; Browser; PDM
1 引言
Web技術是Internet網上衍生的一套服務技術.在作者看來，Web技術以及Internet/Intranet所欲達到的目標與PDM技術有著驚人的相似之處。Internet本身從ARPANET網起家經NSFNET發展到今天，其上已連接100多萬個網絡，上千萬臺主機，其目前的發展越來越使人們看到它的確在改變著人和人交流的方式，改變著人們工作、生活和學習的傳統方式，并以Internet/Intranet為母體衍生出一系列相關的Web技術，使得人們更能夠充分利用和開發Internet/Intranet的潛力。
2 Web技術與PDM的發展
2.1 PDM的定義
隨著網絡、數據庫技術的發展，以及客戶機/服務器與面向對象技術的應用，最近幾年PDM技術得到了突飛猛進的發展。從狹義上講，PDM僅管理與工程設計相關的領域內的信息，而從廣義上講，它可以覆蓋到整個企業中從產品的市場需求分析、產品設計、制造、銷售、服務與維護等過程，即全生命周期中的信息。因此，對于PDM可給出如下定義:
PDM是以軟件為基礎，是一門管理所有與產品相關的信息(包括電子文檔、數字化文件、數據庫記錄等)和所有與產品相關的過程(包括工作流程和更改流程)的技術。它提品全生命周期的信息管理，并可在企業范圍內為產品設計與制造建立一個并行化的協作環境。
2.2 PDM的功能和目標
PDM系統的功能日趨強大，它的主要功能有以下幾個方面：
1) 電子倉庫和文檔管理
電子倉庫是PDM的核心，它一般建立在關系型數據庫系統的基礎上，通過權限控制來保證數據的安全性和完整性，并支持各種查詢與檢索功能。通過面向對象的數據組織方式，允許用戶迅速地訪問全企業的產品信息，而不必考慮用戶和數據的物理位置。
2) 產品結構與配置管理
產品結構和配置管理也是PDM的核心功能之一，可以對產品結構、配置信息和BOM(bin of material)進行管理。
3) 工作流程管理
工作流程管理，它用來定義和控制數據操作的基本過程，并對已建立的工作流程進行運行、維護、控制工作狀態以及對工作歷史過程進行記載，使產品數據與其相關的過程有機地結合起來。
4) 分類及檢索功能
PDM系統需要管理大量的數據，為了較好的建立、使用與維護這些數據，PDM系統提供了快速方便的分類技術。
2.3 PDM的發展
產品數據管理技術的應用不同于CAX等單元技術，不能拿來即用。它是一種平臺技術，是一個框架。它是對企業的設計、生產等管理進行了一定程度的抽象。對應于具體的應用環境，必須對其進行針對客戶的定制工作，即將客戶的具體環境和數據填充到產品管理數據系統中，置于PDM的管理之下。而且，定制工作具有相當大的工作量。目前基于C/C++這種與硬件平臺相關的PDM產品必然對環境的適應性較差，而企業中的網絡必然存在著各種硬件與軟件并存的情況，這無疑是產品數據管理面臨的一個問題。
2.4 WEB技術的與PDM的結合
基于Web的分布式PDM的關鍵技術包括：數據庫技術、Web技術。
1) 數據庫技術
PDM的主要目標就是有效地管理數據，以實現數據共享，要實現這一目標，首先必須解決數據存儲的問題。目前，數據存儲主要有兩種形式：一種是以文件形式保存數據，另一種是以記錄形式將數據存放于數據庫中。
2) Web技術
PDM系統作為一種應用框架，其對開放性與可擴展性的要求與Web的開放性體系結構是相互補充的。應用Web技術可以使PDM系統在異構環境下使用，擴展PDM的功能，并支持異地和異構環境下的設計、生產與管理。
3 基于Web的產品數據管理技術
3.1 WEB的B/S三層體系結構
系統在開發過程中將采用WINDOWSNT作為操作系統，在企業局域網內進行開發，然后擴展到Internet。系統可伸縮性以及信息共享程度高，開發周期短，見效快。
系統開發中，主要利用JSP技術為模具企業設計完成B/S模式的注塑模具產品數據管理系統。開發環境為:客戶端裝有WINDOWSNT操作系統和IE瀏覽器，服務器端裝有WINDOWS NT Server操作系統，Web服務器采用TOMCAT，數據庫服務器采用SQL Server2000，數據庫驅動程序采用JDBC，主要開發工具為Jbuilders，Develop2000，Dream weaver等。
3.2 基于WEB的PDM技術的優越性
1) 用戶接口友好
用Web技術開發客戶端軟件更便于用戶使用。Web化的DPM系統與其他系統相比只需最少的培訓，系統實施的總成本也因此而減少。簡單便宜的Web瀏覽器能讓企業中更多的人使用PDM系統，使他們能方便地在線訪問企業龐大的信息庫。
2) 更大的適用性
隨著計算機數量的急劇增多，使用Web瀏覽器作為PDM的用戶接口能取得巨大的成本效益。此外，使用Web瀏覽器還能排除在每臺計算機上安裝和維護客戶端軟件的必要。
3) 供應鏈的有效鏈接
Web化的PDM系統對供應鏈的有效鏈接也有很大的優越性，易于改善供應各環節之間的協作。
4) 分散企業的有效聯合
Web化的PDM系統容許分散在各地的項目小組同時工作于同一個項目，每小組能夠查看由不同地區甚至不同國家的其它小組輸入的信息，這種協作使企能以最小的代價把它的專業人員聚在一起來完成項目，這種在世界范圍內延展項目小組的能力使企業能充分利用不同地區的時差進行24小時工作。
4 結束語
產品數據管理(PDM)以其強大的功能與易用性受到廣大企業的青睞。基于Web的PDM系統的體系結構研究：首先分析了傳統C/S模式和PDM系統的一般結構，隨著Web技術的廣泛應用，PDM系統的體系結構也要發生相應地變化以適應企業的需求，由此產生的基于Web的PDM系統，介紹了該系統的優越性，并詳細分析了其結構特點及實現的關鍵。
參考文獻：
[1] 童秉樞,李建明.產品數據管理P(DM)技術[M].北京：清華大學出版社.2000:82-143.
第9篇：數據管理范文
在測井曲線的加載中，要求具有單獨的程序，并要具有菜單，每個模塊應該能夠對應一個菜單項，并且在曲線加載的過程中，要具有取消按鈕。測井曲線的文件查詢，井號列表應用的是樹形方式，其中一級節點表示的是盆地，二級節點表示的是一級構造，三級節點表示的是二級構造，四級節點表示的是井號。查詢結果要能夠以表格的形式來顯示。在測井曲線的文件下載界面中，測井曲線文件信息要能夠以表格的方式來進行顯示，每一個記錄之前都必須要求具有復選款，并可以根據實際需求對其進行勾選，既可以進行單選，又可以進行多選。測井曲線的回放，在其回放界面中，應用TAB方式對相關窗口進行分隔，并要求每個回放的圖像都能通過點擊TAB來進行切換，在圖像上，可以通過鼠標實現曲線的選取及放大、縮小。
二、系統特性
系統要能夠保證測井曲線能夠轉換成為統一的LAS2.0格式，并且在轉換過程中，其要能夠具有異常處理功能，對于由于缺乏關鍵信息，導致不能成功轉換的相關的測井曲線文件，要對其所缺乏的關鍵信息予以指出，在曲線的查詢、下載過程中，對其工作效率具有一定的要求，并要求在五秒鐘之內將查詢結果予以返回，要求一百條測井曲線的下載時間不能超過兩分鐘，系統在實際運行過程中，要能夠實現LAS2.0格式文件的回放功能，在對曲線特性處理時，要保證其能夠滿足測井曲線的實際展示要求。
三、DelphiVCL技術原理
Dephi是一個融合了可視化組件庫功能、集成開發環境功能、現代編程語言的編程軟件，其基本類庫是可視化組件庫Vi-sualComponentLibrary，其具有操作方便、可擴展性強、封裝純粹的優點，即使是一個非常復雜的Win32API，在對其進行VCL封裝之后，其使用起來也是比較方便的，其能夠支持類、過程及函數的嵌套，可以在一個過程中生命一個類或者是一個過程，其對于事件具有完整的支持與封裝，通過對事件對象進行有效的聲明，能夠將任意的外部事件源綁定于VCL控件中，并且在Delphi的VCL中，還具有較多的偽API，其能夠為軟件開發工作提供大力的支持。由于VCL具有非常好的可擴展性，這會極大的方便控件編寫工作，并且可以實現任意ActiveX控件的導入導出，并且其具有平臺無關性，可以在其他操作系統中直接應用。所有的VCL組件可以劃分為可視組件與非可視組件兩種類型，通常情況下，可視組件主要是繼承TWinControl，非可視組件主要是繼承自TComponent。
四、油田測井曲線數據管理系統的總體設計
系統的主要功能模塊表現為：用戶管理模塊、測井曲線展示模塊、測井曲線解析模塊、測井曲線查詢下載、測井曲線加載。系統工作過程中的總體流程主要表現為：測井曲線文件加載、測井曲線文件查詢、測井曲線文件下載、測井曲線文件回放。
五、結束語
